Bối cảnh của trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh đã chứng kiến sự phát triển nhanh chóng trong năm qua, với những người mới tham gia thách thức những người chơi đã thành danh như OpenAI và Stability AI. Trong số những người thách thức này, công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Trung Quốc DeepSeek đã thu hút được sự chú ý đáng kể vì khả năng tạo hình ảnh đầy tham vọng của mình. Nhưng liệu DeepSeek có thực sự có thể sánh ngang—hoặc thậm chí vượt qua—những gã khổng lồ trong ngành trong việc tạo ra nội dung trực quan chất lượng cao hay không? Bài viết chuyên sâu này sẽ xem xét quá trình phát triển của DeepSeek, các công nghệ hỗ trợ các mô hình tạo hình ảnh của công ty, cách các dịch vụ chủ lực của công ty so sánh với các đối thủ cạnh tranh, các ứng dụng trong thế giới thực, những thách thức mà công ty phải đối mặt và quỹ đạo tiềm năng của công ty trong hệ sinh thái AI.
DeepSeek V3 là gì và nó phù hợp như thế nào với dòng sản phẩm của DeepSeek?
DeepSeek V3, được phát hành chính thức vào tháng 2024 năm 3, phiên bản mới nhất là DeepSeek-V0324-2025 phát hành vào năm 1, là phiên bản lặp lại chính thứ ba của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nguồn mở của DeepSeek. Không giống như mô hình anh chị em R3 của nó - được tối ưu hóa cho suy luận chuỗi suy nghĩ - và họ Janus - được thiết kế riêng để hiểu và tạo hình ảnh đa phương thức - DeepSeek V3 tập trung chủ yếu vào các tác vụ hiểu ngôn ngữ tự nhiên nâng cao, suy luận và mã hóa. Theo Reuters, bản nâng cấp V0324-XNUMX đã chứng minh "những cải tiến đáng kể trong các lĩnh vực như khả năng suy luận và mã hóa" so với phiên bản trước, với điểm chuẩn trên nhiều bộ đánh giá LLM cho thấy mức tăng đáng kể về độ chính xác và hiệu quả.
Các đặc điểm chính của DeepSeek V3
- Tham số Tỷ lệ: Mặc dù số lượng tham số chính xác không được tiết lộ công khai, V3 được cho là nằm trong khoảng tham số 7B–14B, cân bằng hiệu suất với chi phí vận hành.
- Khu vực tập trung: DeepSeek ưu tiên giảm độ trễ suy luận và cải thiện độ trung thực khi thực hiện lệnh, đặc biệt là đối với lĩnh vực lập trình và kỹ thuật.
- Bối cảnh phát hành: Ra mắt trên Hugging Face vào cuối tháng 2024 năm 3, V1 tiếp nối tác động toàn cầu của R2025 vào tháng XNUMX và ra mắt trước bản phát hành đa phương thức Janus-Pro vào cuối tháng XNUMX năm XNUMX.
V3 có hỗ trợ tạo hình ảnh gốc không?
Câu trả lời ngắn: Không—DeepSeek V3 không được thiết kế như một mô hình tạo hình ảnh. Kiến trúc và mục tiêu đào tạo của nó tập trung hoàn toàn vào văn bản. Mặc dù nó có thể chấp nhận và phân tích các mô tả hình ảnh dạng văn bản (“hiểu biết đa phương thức”), nhưng nó thiếu các cơ chế giải mã và đường ống mã hóa trực quan cần thiết để tổng hợp đầu ra ở cấp độ pixel.
Tại sao V3 không phải là trình tạo hình ảnh
- Hạn chế về kiến trúc: DeepSeek V3 sử dụng bộ biến đổi hồi quy tự động tiêu chuẩn được đào tạo trên các tập hợp chủ yếu là văn bản. Nó không bao gồm nhúng trực quan hoặc thành phần mã thông báo VQ, cả hai đều cần thiết để dịch giữa các lưới pixel và mã thông báo rời rạc để tạo.
- Dữ liệu đào tạo: Bộ dữ liệu DeepSeek V3—được tối ưu hóa cho lý luận và mã—được tuyển chọn từ các kho lưu trữ mã, bài báo học thuật và văn bản trên web, không phải là bộ dữ liệu hình ảnh-văn bản được ghép nối cần thiết để học cách ánh xạ từ ngôn ngữ sang pixel.
- Phạm vi đánh giá chuẩn: Trong khi Janus-Pro-7B được đánh giá chuẩn mực so với DALL·E 3 và Stable Diffusion về chất lượng hình ảnh, thì đánh giá của V3 tập trung vào các tiêu chuẩn NLP như MMLU, HumanEval và tác vụ tổng hợp mã.
Bạn nên sử dụng mô hình DeepSeek nào để tạo hình ảnh?
Nếu mục tiêu của bạn là tạo hình ảnh từ lời nhắc văn bản, DeepSeek cung cấp Janus hàng loạt, đặc biệt Janus-Pro-7B, được thiết kế để tổng hợp hình ảnh có độ trung thực cao. Theo tin tức của Reuters:
“Mô hình tạo hình ảnh AI mới của DeepSeek, Janus Pro-7B, đã vượt trội hơn DALL·E 3 của OpenAI và Stable Diffusion của Stability AI trong các điểm chuẩn. Nó đạt được thứ hạng cao nhất trong việc tạo hình ảnh từ lời nhắc văn bản, tận dụng 72 triệu hình ảnh tổng hợp chất lượng cao cân bằng với dữ liệu thực tế để nâng cao hiệu suất”.
Janus so với V3: So sánh
| Tính năng | DeepSeek V3 | Janus-Pro-7B |
|---|---|---|
| Chức năng chính | Hiểu văn bản & mã | Tổng hợp hình ảnh |
| Khả năng đa phương thức | Chỉ văn bản | Văn bản thành hình ảnh & tầm nhìn |
| Kiến trúc | Tự hồi quy chuẩn | Bộ mã hóa kép + biến áp |
| Tính khả dụng công khai | Điểm kiểm tra khuôn mặt ôm | Mã nguồn mở trên GitHub |
| Đối thủ cạnh tranh chuẩn mực | Các LLM khác (GPT-4, Claude) | DALL·E 3, Sự khuếch tán ổn định |
| Phát hành ngày | 2024 Tháng Mười Hai | 2025 Tháng Giêng |
Mô hình hình ảnh của DeepSeek đạt được hiệu suất như thế nào?
Gia đình Janus, khác với V3, sử dụng kiến trúc bộ mã hóa kép:
- Hiểu về Encoder: Sử dụng SigLIP để trích xuất nhúng ngữ nghĩa từ văn bản và hình ảnh, cho phép căn chỉnh chính xác giữa ý định của người dùng và khái niệm trực quan.
- Bộ mã hóa thế hệ: Sử dụng VQ-tokenizer để ánh xạ hình ảnh thành các mã thông báo rời rạc, đưa chúng vào bộ biến đổi hồi quy tự động dùng chung để tổng hợp hình ảnh liền mạch.
Thiết kế này giải quyết sự đánh đổi phổ biến trong các khuôn khổ đa phương thức trước đây giữa hiểu biết và tạo ra, cho phép mỗi bộ mã hóa chuyên môn hóa trong khi vẫn được hưởng lợi từ xương sống bộ biến đổi thống nhất.
Ứng dụng thực tế của mô hình hình ảnh DeepSeek là gì?
Trong khi V3 vẫn thuộc lĩnh vực NLP, dòng Janus-Pro mở ra nhiều trường hợp sử dụng tập trung vào hình ảnh:
- Thiết kế sáng tạo: Tạo mẫu nhanh các hình ảnh tiếp thị, ý tưởng nghệ thuật và tài sản quảng cáo.
- Trực quan hóa dữ liệu: Tự động tạo biểu đồ, đồ họa thông tin và sơ đồ có chú thích từ dữ liệu thô và mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên.
- Tiếp cận: Chuyển đổi mô tả văn bản thành nội dung minh họa cho người dùng khiếm thị.
- Giáo dục: Công cụ hỗ trợ trực quan tương tác và tạo sơ đồ thời gian thực để hỗ trợ môi trường học tập từ xa.
Các doanh nghiệp như Perfect Corp. đã chứng minh khả năng tích hợp mô hình Janus của DeepSeek với YouCam AI Pro để hợp lý hóa quy trình thiết kế, cho thấy mức tăng năng suất ngay lập tức trong ngành công nghiệp làm đẹp và thời trang.
Những hạn chế và cân nhắc nào còn tồn tại?
- Tiêu chuẩn nguồn mở: Mặc dù DeepSeek tuyên bố vượt trội hơn các đối thủ trên thị trường, nhưng các đánh giá độc lập, được bình duyệt ngang hàng vẫn còn rất hiếm.
- Yêu cầu tính toán: Mặc dù đã tối ưu hóa chi phí, Janus-Pro-7B vẫn đòi hỏi tài nguyên GPU đáng kể để tạo ra sản phẩm theo thời gian thực.
- Bảo mật dữ liệu: Các doanh nghiệp đánh giá các ngăn xếp mã nguồn mở của DeepSeek phải đảm bảo tuân thủ quản trị dữ liệu nội bộ, đặc biệt là khi tinh chỉnh các tập dữ liệu độc quyền.
Lộ trình đa phương thức của DeepSeek sẽ như thế nào tiếp theo?
DeepSeek được cho là đang cân bằng hoạt động R&D giữa mô hình ngôn ngữ R2—dự kiến vào giữa năm 2025—và các bản phát hành đa phương thức thế hệ tiếp theo. Các hướng nghiên cứu chính bao gồm:
- Hỗn hợp chuyên gia (MoE): Mở rộng các mạng con chuyên biệt cho tầm nhìn và ngôn ngữ để tăng cường hiệu suất hơn nữa mà không cần tăng khả năng tính toán tương ứng.
- Suy luận trên thiết bị: Khám phá các triển khai liên bang, nhẹ của bộ mã hóa Janus để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm độ trễ.
- LLM–MoM thống nhất (Hỗn hợp các mô hình): Thiết kế một đường ống suy luận duy nhất có thể định tuyến động các tác vụ đến mô-đun con có khả năng nhất, cho dù là văn bản hay hình ảnh.
Những sáng kiến này cho thấy các mô hình tương lai của DeepSeek có thể làm mờ ranh giới giữa dòng V3 tập trung vào ngôn ngữ và dòng Janus tập trung vào tầm nhìn, mở ra một AI đa phương thức thống nhất.
Kết luận
DeepSeek V3, mặc dù là một cột mốc trong phát triển LLM nguồn mở, vẫn tập trung vào văn bản và mã hơn là tổng hợp hình ảnh. Đối với các tác vụ tạo hình ảnh, DeepSeek Janus gia đình—đặc biệt là Janus-Pro-7B—cung cấp các khả năng mạnh mẽ có thể cạnh tranh với các hệ thống độc quyền hàng đầu. Khi DeepSeek tiếp tục lặp lại, sự hội tụ của các đường ống ngôn ngữ và tầm nhìn của nó hứa hẹn những trải nghiệm đa phương thức mạnh mẽ hơn bao giờ hết, mặc dù các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu nên cân nhắc chi phí tính toán và xác minh các chuẩn mực độc lập khi đánh giá việc áp dụng.
Bắt đầu
CometAPI cung cấp giao diện REST thống nhất tổng hợp hàng trăm mô hình AI—dưới một điểm cuối nhất quán, với quản lý khóa API tích hợp, hạn ngạch sử dụng và bảng điều khiển thanh toán. Thay vì phải xử lý nhiều URL và thông tin xác thực của nhà cung cấp, bạn chỉ định khách hàng của mình tại url cơ sở và chỉ định mô hình mục tiêu trong mỗi yêu cầu.
Các nhà phát triển có thể truy cập API của DeepSeek như DeepSeek-V3(tên model: deepseek-v3-250324) và Deepseek R1 (tên model: deepseek-ai/deepseek-r1) xuyên qua Sao chổiAPI.Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API.
Bạn mới biết đến CometAPI? Bắt đầu dùng thử miễn phí 1$ và giao cho Sora những nhiệm vụ khó khăn nhất.
Chúng tôi rất mong chờ được xem bạn xây dựng những gì. Nếu có gì đó không ổn, hãy nhấn nút phản hồi—nói cho chúng tôi biết điều gì bị hỏng là cách nhanh nhất để cải thiện.